舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估研究

从系统分析舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估问题入手,深入研究了协同作战环境下编队空中目标威胁评估的基本过程。在此基础上,针对编队协同决策的特点,建立了基于两层决策的协同作战环境下编队空中目标威胁评估模型,从而提出了舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估方法。最后,通过实例说明了所提方法的有效性。     

基于禁忌退火算法的巡航导弹航迹规划

针对巡航导弹航迹规划这个复杂的优化问题,一个禁忌退火混合优化算法被提出.首先,该算法是以基本模拟退火算法为基础.其次,为了加快该模拟退火算法的收敛速度,在恶化解的接受判断过程中,增加了一定动态的约束条件.最后,为了使最优解能够跳出局部最优的陷阱,使用了一个动态的禁忌表.仿真结果验证了该禁忌退火混合优化算法能够取得目标函数更优的航迹规划路径,从而有效提高巡航导弹的作战效能.     

基于学科间差异信息的协同优化改进算法

分析了MDO(Multidisciplinary Design Optimization)中广泛应用的协同优化算法的特点和存在的问题,提出了一种基于学科间差异信息的协同优化改进算法COMI(Collaborative Optimization based on Multidisciplinary Inconsistency).利用学科间差异信息构造了系统级松弛约束和系统级罚函数,利用遗传算法作为系统级优化算法,并采用标准算例比较了标准CO(Collaborative Optimization)算法、松弛CO算法与COMI算法的性能.结果表明COMI算法在设计结果可行性和最优值上平衡性较好.     

基于数字地图的威胁空间建模与仿真

利用雷达地形遮蔽盲区进行低空突防对敌人地面目标进行攻击是航迹规划关键技术之一.在综合考虑作战区域地形、敌方防空力量等因素条件下,应用人工势场理论对威胁空间的威胁级别进行量化处理,建立了战区势场模型.通过仿真证明,该模型更加符合真实的战场环境,为战斗机任务规划特别是航迹规划提供了参考依据.     

基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。     

谈峨眉山景区消防规划编制

针对世界自然和文化双遗产的峨眉山景区的消防安全现实情况，分析了该景区主要面临的消防安全问题，提出了在编制自然和文化遗产地自然消防规划时应注意的问题及解决办法。     

无人机的协同侦察航路规划

无人机将成为侦察卫星、有人驾驶侦察机的重要补充与增强手段 ,成为未来战场上广泛应用的一种侦察工具。为了提高无人机 (U AV)的侦察效率 ,在执行侦察任务前必需规划设计出高效的无人机侦察飞行航路。针对这一问题 ,提出了一种侦察效率指标评估的计算方法 ,解决了航路规划中的侦察效率量化问题。考虑在大范围任务区域内进行侦察航路优化存在计算的复杂性和收敛等问题 ,采用遗传算法对侦察航路进行了优化处理。通过该方法得到的侦察航路可以有效地提高无人机的侦察效率。     

防空导弹武器系统目标分配的多种算法

叙述了防空导弹武器系统目标分配的一般数学模型。在此基础上,建立了防空导弹的5种目标分配数学优化算法,并讨论了数学模型的求解问题。最后,对这5种数学优化算法进行了比较。     

装甲装备车务管理信息资源规划

针对装甲装备车务管理信息化建设过程中,出现的数据环境不适应信息化发展的问题,分析了造成数据环境混乱,形成信息孤岛的原因,提出了用信息资源规划的思想和技术对数据环境进行改造,建立车务管理的功能模型、数据模型和数据管理的基础标准,实现信息共享的方案,解决了车务管理信息化建设过程中的信息孤岛问题,为实现车务管理信息化的跨越式发展奠定了基础.     

A continuous‐time strategic capacity planning model

Capacity planning decisions affect a significant portion of future revenue. In the semiconductor industry, they need to be made in the presence of both highly volatile demand and long capacity installation lead‐times. In contrast to traditional discrete‐time models, we present a continuous‐time stochastic programming model for multiple resource types and product families. We show how this approach can solve capacity planning problems of reasonable size and complexity with provable efficiency. This is achieved by an application of the divide‐and‐conquer algorithm, convexity, submodularity, and the open‐pit mining problem. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.